Factors Affecting the Psychiatric Patients’ Wait Time at Erie Shores Health Care: A Qualitative Enquiry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Erie Shores HealthCare (ESHC) is a rural, resource-poor, publicly funded, 72-bed hospital serving South-West Ontario region.Psychiatric patients' timely access to care is an important indicator for the quality of care at the ESHC.This qualitative inquiry focused on the wait time of the psychiatric patients attending the ESHC emergency department.The primary objective was to interpret healthcare providers' (informants) perspectives on possible factors affecting the wait time of the psychiatric patients, awaiting transfer or clinical care, at the hospital.Methods: A series of in-depth interviews were conducted with the informants following Thorne's Interpretive Description approach.Thematic analysis was conducted to analyze and to interpret interview transcripts.Results: Emerged cross-cutting themes were: 1) admission process, 2) transfer process, 3) patient factors, 4) staff factors, and 5) available resources.Informants also recognized a knowledge gap in frontline workers on currently available mental health resources in the area.Conclusion: This qualitative inquiry has allowed Erie Shores HealthCare develop a one pager practical for frontline health workers in a rural setting to navigate the available community resources.Further research can validate our findings and may allow other rural hospitals to seek solutions to similar issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».